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激光量热测量两光子吸收
激光量热计是一种广泛用于测量可用激光源的波长的小线性吸收的设备。这样的仪器可以使用1-W激光测量少于10 5中的一部分。1量热计测量由于LL过程所引起的总吸收，包括两光子吸收的强度依赖性现象（TPA）。因此，本文描述的实验技术是基于对激光强度的函数的总吸收的测量。CDTE和CDSE中总吸收的量热测量作为1。06-J.LM激光强度用于获得这些材料的线性和TPA系数。可以通过使用一个简单的模型来理解结果，用于衰减，距离有距离的距离，并通过正确考虑样本中的多种反射。
tatau kahukura：毛利人健康图表2024
tatau kahukura：毛利人健康图表2024介绍了2015年图表中的指标更新，其中有新数据可用。在此处也使用了上一本图表簿中使用的统计方法，在这里也使用了一致性。此更新中的指标涉及健康，风险和保护性因素，健康状况，健康服务使用和卫生系统的社会经济决定因素。本图表提供了有关关键毛利健康指标的可靠且易于访问的统计信息。对卫生部门的政策，研究和服务设计以及更广泛的社会部门都具有价值。此信息也将对学生和更广泛的社区有所帮助，使他们能够更好地了解毛利人的健康。我们将此图表设计为卫生部门所有部位的工具。这里提出的结果强调了我们需要集中精力来改善毛利人健康并减少毛利人健康不平等的领域。表明，对于许多健康状况和慢性疾病，包括癌症，糖尿病，心血管疾病和哮喘，毛利人的率高于非毛利人。我们相信此更新将是所有致力于提供Pae Ora的人的宝贵资源：毛利人的健康期货。此更新和支持图形和文本的数据表可在卫生部的网站（www.health.govt.nz/tatau-kahukura）上找到。
基因治疗：耳蜗毛细胞再生的新兴疗法
神经性听力损失通常是由于外界刺激或遗传因素导致耳蜗毛细胞受损，无法将声机械能转换成神经冲动所致。成年哺乳动物耳蜗毛细胞不能自行再生，因此这种类型的耳聋通常被认为是不可逆的。对毛细胞分化发育机制的研究表明，耳蜗内非感觉细胞通过特定基因（如Atoh1）的过表达获得分化为毛细胞的能力，使毛细胞再生成为可能。基因治疗是通过体外筛选和编辑靶基因，将外源基因片段导入靶细胞，改变基因的表达，启动靶细胞相应的分化发育程序。本文总结了近年来与耳蜗毛细胞生长发育相关的基因，并概述了基因治疗方法在毛细胞再生领域的应用。最后讨论了当前治疗方法的局限性，以促进该疗法在临床环境中的尽早实施。
毛利人算法主权：创意，原理和使用
随着新西兰Aotearoa中数据技术和算法的出现，用于决策和支持，需要框架来指导我们如何最大限度地提高这些技术创造的机会并最大程度地减少它们可能施加的风险。对于使用MāOri数据的算法，由于数据固有的系统偏见以及算法开发的过程中固有的系统偏见，因此需要额外的考虑。算法可以作为数据的特殊用途进行构架，因此可以扩展当前存在的数据框架以包括算法。māori数据主权原则是众所周知的，研究人员和政府机构使用了在文化上适当使用Māori数据。扩展这些原则以符合算法的背景，并重新研究基本子主题，以解决与负责任算法有关的问题，从Māori角度来看，导致了Māori算法的主权原则。我们定义了这一想法，介绍了最新的原则和子原则，并突出了算法开发过程中偏见检测和最小化的策略。
ragwitek（短毛weed花粉过敏原提取物）
背景Ragwitek是一种简短的Ragweed花粉提取物，该提取物被配合在每日的舌下片剂中，用于治疗短毛weed花粉引起的花粉激发 /过敏，可引起打喷嚏，流鼻涕或鼻塞和湿眼（1）。调节状态FDA批准的指示：Ragwitek是一种过敏蛋白提取物，被视为治疗短毛weed花粉诱导的过敏性鼻炎的免疫疗法，或者没有结膜炎，通过阳性皮肤测试证实，或在短皮肤测试中证实了pollen pollen-nige-nige抗体的体外测试。ragwitek被批准用于5至65岁的人（1）。ragwitek对严重的过敏反应（包括过敏反应和喉咽肿胀）有盒装警告，这可能会危及生命。必须在医生的监督下在医疗保健环境中给予初始剂量，并且必须监测至少30分钟的时间，才能注意威胁生命的全身或局部过敏反应的迹象和症状。如果患者耐受性剂量，则可以在家中服用随后的剂量。应为患者开发自动注射肾上腺素，并指示其适当使用。使用自动注射肾上腺素并停止使用Ragwitek治疗后，应立即寻求医疗服务。Ragwitek治疗可能不适用于某些潜在的医疗状况的患者，或者可能对肾上腺素或吸入支气管扩张剂没有反应的患者，例如β受体阻滞剂的患者（1）。
蒸散量估计，重点是地下水...
图 2.6。根据使用 Penman-Monteith 方程对德克萨斯州 58 个地点和邻近各州 7 个地点的计算得出的长期（30 年）年度草类参考作物 ET（ET o）................................................................................................................18
基于机械能量消耗的舒适度评估...
手势作为一种先进的交互方式，在人机交互中得到了广泛的应用。本文提出了一种基于机械能量消耗（MEE）和机械效率（ME）的舒适度评价模型来预测手势的舒适度。该舒适度评价模型基于肌肉和关节的数据，考虑了19块肌肉和7个自由度，能够模拟静态和动态手势的MEE和ME。因此，可以通过对MEE和ME进行归一化并赋予不同的决策权重来计算舒适度分数（CS）。与传统的基于测量的舒适度预测方法相比，一方面，该舒适度评价模型可以在不使用肌电图（EMG）或其他测量设备的情况下为手势的舒适度提供量化值；另一方面，从人机工程学的角度来看，结果提供了一个直观的指标来预测哪种动作对关节和肌肉来说更具有疲劳或损伤的风险。通过实验验证了所提模型的有效性。将本文提出的舒适度评价模型与基于运动范围（ROM）的模型以及基于运动和手势评估方法（MMGA）的模型进行比较，发现由于忽略了运动过程中的动态手势和相对运动学特性，模型的预测结果略有不同。
